雲計算：原理、應用、管理與安全（簡體書）

本書是關於雲計算的“百科全書”，涵蓋方方面面的理論知識和廣泛的實踐內容。這一版添加了關於併發性、雲硬件和雲軟件的新章節，並討論了大數據和移動應用帶來的挑戰。全書主要內容包括：以網絡為中心的計算和以網絡為中心的內容，與並行和分布式有關的概念，雲服務供應商、雲接入、雲數據存儲、雲軟硬件等雲生態系統要素，雲應用、雲資源管理和調度，雲安全、移動雲等雲研究熱點。本書適合高等院校計算機相關專業的本科生和研究生學習，也適合該領域的技術人員參考。

雲計算“百科全書”，第2版添加了關於併發性和雲軟硬件的新章節，並討論了大數據和移動應用帶來的挑戰

出版者的話
譯者序
推薦序
前言
第1章　引言1
　1.1　雲計算2
　1.2　以網絡為中心的計算和以網絡為中心的內容3
　1.3　雲計算：一個古老的概念，它的時代已經來臨4
　1.4　雲交付模型和定義屬性6
　1.5　雲計算中的倫理道德問題8
　1.6　雲計算的缺陷9
第2章　雲服務供應商與雲生態系統11
　2.1　雲生態系統11
　2.2　雲計算交付模型和服務13
　2.3　亞馬遜網絡服務15
　2.4　AWS的持續演進21
　2.5　穀歌雲24
　2.6　微軟Windows Azure和Online Services27
　2.7　雲存儲的多樣性和供應商鎖定28
　2.8　雲計算的互操作性和互聯雲29
　2.9　服務水平協議和合規水平協議31
　2.10　用戶與CSP之間的責任分擔32
　2.11　用戶體驗33
　2.12　軟件授權34
　2.13　雲計算的能源消耗及其對生態的影響34
　2.14　雲計算面臨的主要挑戰35
　2.15　擴展閱讀36
　2.16　練習和問題37
第一部分
第3章　雲的併發性40
　3.1　持久挑戰：併發與雲計算40
　3.2　計算領域的通信和併發42
　3.3　計算模型和BSP模型45
　3.4　一種多核計算模型47
　3.5　用Petri網對併發建模48
　3.6　進程狀態：一個進程或線程組的全域狀態53
　3.7　通信協議和進程協調56
　3.8　通信、邏輯時鐘和消息交付規則57
　3.9　運行、裁剪和因果歷史60
　3.10　線程和活動協調63
　3.11　臨界區、鎖、死鎖和原子操作67
　3.12　共識協議71
　3.13　負載均衡73
　3.14　Java的多線程和併發以及FlumeJava76
　3.15　歷史筆記和擴展閱讀78
　3.16　練習和問題79
第4章　並行與分布式系統81
　4.1　數據級、線程級和任務級並行81
　4.2　並行架構83
　4.3　SIMD架構、向量處理和多媒體擴展86
　4.4　圖形處理單元88
　4.5　增速比、Amdahl定律和可擴展增速比90
　4.6　多核處理器的增速比91
　4.7　分布式系統和系統模塊化93
　4.8　軟模塊化和強模塊化94
　4.9　分層和層次結構98
　4.10　虛擬化和分層99
　4.11　P2P系統101
　4.12　大規模系統103
　4.13　可組合邊界和可伸縮性104
　4.14　歷史筆記和擴展閱讀105
　4.15　練習和問題108
第二部分
第5章　雲接入與雲互連網絡110
　5.1　分組交換網絡和互聯網110
　5.2　互聯網的演變114
　5.3　Web訪問和TCP擁塞控制窗口117
　5.4　命名數據網絡119
　5.5　軟件定義網絡121
　5.6　計算機雲的互連網絡121
　5.7　多級互連網絡124
　5.8　無限帶寬技術和Myrinet126
　5.9　存儲區域網絡和光纖信道128
　5.10　可伸縮數據中心通信架構130
　5.11　網絡資源管理算法133
　5.12　內容分發網絡136
　5.13　車載自組織網絡139
　5.14　擴展閱讀139
　5.15　練習和問題140
第6章　雲數據存儲141
　6.1　存儲技術的發展史142
　6.2　存儲模型、文件系統和數據庫144
　6.3　分布式文件系統：先驅者146
　6.4　通用並行文件系統151
　6.5　穀歌文件系統153
　6.6　鎖和鎖服務Chubby155
　6.7　NoSQL數據庫158
　6.8　用於在線事務處理的數據存儲系統159
　6.9　BigTable160
　6.10　Megastore162
　6.11　存儲的規模可靠性163
　6.12　計算機雲中的磁盤本地化和數據本地化166
　6.13　數據庫起源167
　6.14　歷史筆記和擴展閱讀169
　6.15　練習和問題170
第三部分
第7章　雲應用程序172
　7.1　雲應用開發和架構風格172
　7.2　多活動協調175
　7.3　工作流模式178
　7.4　基於狀態機模型的協調：ZooKeeper180
　7.5　MapReduce編程模型183
　7.6　案例研究：GrepTheWeb應用185
　7.7　Hadoop、Yarn和Tez187
　7.8　SQL在Hadoop上的應用：Pig、Hive和Impala191
　7.9　當前的雲應用與新機遇195
　7.10　科學與工程領域的雲196
　7.11　生物學研究中的雲計算199
　7.12　社交計算、數字內容和雲計算201
　7.13　軟件故障隔離202
　7.14　擴展閱讀203
　7.15　練習和問題203
第8章　雲的軟硬件205
　8.1　虛擬機和容器205
　8.2　雲硬件和倉庫級計算機207
　8.3　WSC的性能209
　8.4　虛擬機管理程序212
　8.5　粗粒度數據並行應用的引擎212
　8.6　細粒度的集群資源共享214
　8.7　大規模集群管理系統Borg215
　8.8　共享狀態集群管理217
　8.9　QoS感知集群管理219
　8.10　資源隔離221
　8.11　大數據的內存集群計算225
　8.12　容器和Docker容器230
　8.13　Kubernetes232
　8.14　擴展閱讀233
　8.15　練習和問題234
第9章　雲資源管理與調度236
　9.1　資源管理的策略和機制237
　9.2　雲資源的效用和能效238
　9.3　資源管理和動態應用調